序
我第一次接觸和地理相關(guān)的研究助理工作是在讀碩士期間，我的導(dǎo)師龔啟圣教授想用地圖形式展示某個指標的地區(qū)分布。簡單地說，就是把這個指標按照取值分成幾類然后在地圖上標識出來：那些取值大的省份用最深的顏色覆蓋，取值小的省份用淺顏色覆蓋。我記得我當時是這么做的：先在網(wǎng)上下載一幅中國地圖，接著用繪圖軟件把顏色摳掉只留下國境和省界，然后通過手工測算將這個指標按照大小分成4類并對應(yīng)好相應(yīng)的顏色深度，最后用繪圖軟件把對應(yīng)省份染上顏色。整個過程下來花了我半個月時間，也讓我入門了Photoshop軟件。現(xiàn)在回想起來，幸好導(dǎo)師當時覺得分成4類已經(jīng)能夠清晰地展示出地區(qū)差異了，不必分成8個或更多的色塊。更為慶幸的是，導(dǎo)師的這項研究是基于中國省級數(shù)據(jù)而不是縣級數(shù)據(jù)。后來我才知道，如果掌握地理信息系統(tǒng)軟件的話，上面的整個過程應(yīng)該不會超過半個小時。
地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）是一套針對地理空間信息的分析工具。在過去二十多年里，得益于與地理相關(guān)的基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)可得性及分析工具方面的進展，與地理相關(guān)的信息逐漸在經(jīng)濟學、政治學、社會學及管理學等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。在經(jīng)濟學領(lǐng)域，區(qū)域經(jīng)濟學、城市經(jīng)濟學、發(fā)展經(jīng)濟學、健康經(jīng)濟學、勞動經(jīng)濟學、政治經(jīng)濟學、經(jīng)濟史等細分領(lǐng)域，無論是在作圖還是在獲得數(shù)據(jù)方面，都越來越廣泛地采用地理信息作為研究的支撐。因此，地理信息與應(yīng)用微觀計量經(jīng)濟學相結(jié)合是未來經(jīng)濟學實證研究的熱點之一。但關(guān)于這兩者之間的橋梁將地理信息與經(jīng)濟學分析工作相結(jié)合卻一直沒有很合適的著作。
目前市面上與地理信息相關(guān)的著作并不能很好地幫助讀者達到這一目的，主要有兩個原因。第一，市面上的地理信息圖書大多為軟件介紹，逐一介紹每一個功能，其目的是幫助讀者全面掌握GIS相關(guān)知識。但對社會科學研究者來說，真實過程則是問題導(dǎo)向的：在研究中遇到一個需要用地理信息解決的具體問題并迅速找到解決方案。第二，市面上地理信息圖書的作者均為地理信息領(lǐng)域的相關(guān)專家，其應(yīng)用也多為城市規(guī)劃、地理學等專業(yè)領(lǐng)域，對社會科學研究者的幫助有限。此外，一些學者在網(wǎng)上發(fā)布了一些針對地理信息系統(tǒng)的課件，比如哈佛大學經(jīng)濟學系Melissa Dell教授在2009年發(fā)布在個人主頁上的GIS Analysis for Applied Economists、大阪大學國際公共政策學院Masayuki Kudamatsu教授在2018年發(fā)布的Causal Inference with Spatial Data：ArcGIS 10 for Economics Research（該課件基于Kudamatsu教授于2010年在斯德哥爾摩大學經(jīng)濟系任教時發(fā)布的課件擴展而來）。這些課件雖然以經(jīng)濟學研究問題為導(dǎo)向，但并沒有提供針對某個具體問題的逐步解決方案，而這些知識對致力于學習地理信息系統(tǒng)的學者和學生而言非常重要。
本書的內(nèi)容試圖彌補這一缺憾，我試圖從社會科學應(yīng)用，特別是經(jīng)濟學應(yīng)用的角度對研究過程中遇到的地理信息問題提供實際操作上的解決方案。本書的內(nèi)容主要分為兩大部分。第一部分詳細介紹目前社會科學相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用GIS最多的三個語境：基于地理信息制作GIS地圖（比如在中國縣級GIS地圖中將人口超過100萬的縣用灰色標出）、使用GIS軟件生成數(shù)據(jù)（比如基于GIS軟件和衛(wèi)星燈光圖片計算出每個縣的平均燈光強度并生成數(shù)據(jù)）以及繪制研究所需的GIS地圖（比如研究者自己在中國地圖中繪制某條鐵路線路）。以我自身的研究及閱讀文獻的經(jīng)歷來說，上述三個功能基本能夠滿足絕大多數(shù)社會科學研究的需求。我會在該部分基于自己的研究并結(jié)合軟件截圖逐一介紹這些功能。如果單純從地理信息系統(tǒng)應(yīng)用的難度來說，社會科學中的這些應(yīng)用并不具有挑戰(zhàn)性，甚至停留在入門水平。但社會科學應(yīng)用地理信息并非探索和推進地理信息相關(guān)領(lǐng)域的問題前沿，而是服務(wù)于社會科學研究的基本目標推論（inference），這進一步分為描述性推論（descriptive inference）和因果性推論（causal inference）。從這個意義上來說，基于地理信息制作GIS地圖屬于典型的描述性推論，可以從地理分布上增進讀者對數(shù)據(jù)基本特征的理解，而基于GIS軟件生成數(shù)據(jù)則服務(wù)于以實證分析為基礎(chǔ)的因果推論。本書第二部分為文獻介紹，介紹經(jīng)濟學、政治學及社會學等優(yōu)秀中英文期刊近年來應(yīng)用地理信息系統(tǒng)的相關(guān)論文。通過第一部分的操作實務(wù)并結(jié)合第二部分的文獻應(yīng)用，讀者在讀完本書后可以基本掌握GIS在社會科學中的各項應(yīng)用。具體來說，讀者可以根據(jù)自己的研究任務(wù)直接找到相應(yīng)章節(jié)，根據(jù)文中步驟完成相關(guān)的操作。同時，讀者也可以進一步閱讀對應(yīng)章節(jié)后面提供的參考文獻拓展該任務(wù)應(yīng)用的知識面。
我從2009年就開始醞釀寫一本關(guān)于GIS的操作手冊。工作之后一直沒有整塊時間集中用于書稿的寫作。直到2018年下半年才把寫書稿提上日程并最終在2021年年底完稿。拙作最終能夠在久負盛名的北京大學出版社出版，對我來說是一份難得的榮譽。感謝王晶編輯給予我的協(xié)助及專業(yè)的建議。本書得到國家自然科學基金重點項目(71933002)和復(fù)旦大學卓越2025人才培育計劃的支持。在本書構(gòu)思及寫作過程中，我非常感謝所有參與進來的學生，他們是蔡依樂、曹一鳴、方嫣彤、韓鑫豪、胡鈞貽、黃沛璇、黃智琛、雷嘉欣、李永濤、潘子欣、彭耀輝、滕璇、王宣藝、吳其倡、許力夕、楊波、楊嬌嬌、姚沁、張碧月、鐘函燁（以姓氏首字母排序）,其中特別感謝許力夕同學。沒有這些同學熱情、認真的協(xié)助，本書無法呈現(xiàn)在讀者面前。同樣感謝復(fù)旦大學經(jīng)濟學院科研辦公室李博的支持工作。感謝我在香港科技大學社會科學部讀博士時的同系小伙伴們，當年我們在實驗室里學習和玩耍，留下很多美好的回憶，如今大家散落在國內(nèi)外各高校努力為理想和生活拼搏。特別感謝復(fù)旦大學歷史地理研究中心及哈佛燕京學社在中國歷史地圖方面所作的基礎(chǔ)貢獻，本書以及我的眾多研究都受益于她們提供的學術(shù)公共品。最后，感謝家人一直以來給予我的支持和照顧。
陳碩
于復(fù)旦大學經(jīng)濟學院泛海樓
2023年9月